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Dev.to헤드라인2026. 05. 27. 01:29

Claude 및 Cursor 제한에서 벗어나는 방법: Ollama + Continue.dev를 활용한 궁극의 무료 로컬 AI 코딩 환경 구축

요약

Claude나 Cursor의 사용량 제한과 비용 문제에서 벗어나기 위해 Ollama와 Continue.dev를 활용하여 무료 로컬 AI 코딩 환경을 구축하는 방법을 소개합니다. 로컬 모델을 사용함으로써 보안을 강화하고 오프라인에서도 끊김 없는 개발이 가능합니다.

핵심 포인트

  • Ollama를 통한 로컬 LLM 실행 환경 구축
  • Continue.dev를 활용한 VS Code 연동 방법
  • Qwen2.5-coder 및 DeepSeek-coder-v2 모델 활용
  • 비용 절감, 데이터 프라이버시 및 오프라인 작업 가능

개발자로서 저는 Claude의 리셋을 위해 5일을 기다리거나 Cursor의 20달러 크레딧 풀을 소진하는 것에 지쳤습니다.

저는 에디토리얼 플랫폼을 구축하고 있었고, 전체적인 컨텍스트 (Context)를 위해 관리자, 서버, 플랫폼을 동시에 개발해야 하는 새로운 기능을 개발하던 매우 중요한 시점에 있었습니다. 그런데 바로 그 과정에서 Claude의 주간 제한에 걸려버렸고, 컨텍스트 문제로 인해 5일을 기다려야만 했습니다.

정말 좌절스러웠습니다!!!

저는 VS Code에서 Claude의 Opus 4.7을 사용하여 시니어 엔지니어링 수준으로 개발하고 있으며, 사용 제한이나 주간 캡 (Weekly caps), 혹은 갑작스러운 청구서 없이 개발을 진행하고 싶었습니다.

온라인에서 많은 조사를 거친 끝에, 저는 마침내 Ollama + Continue.dev를 사용하여 VS Code에서 직접 실행되는 완전히 무료인 로컬 AI 모델들을 구축했습니다.

이제 이 모델들이 제 일상적인 코딩 작업의 대부분을 처리하고 있으며, 놀라울 정도로 성능이 좋습니다 (일부 작업은 Claude Opus 4.7 수준에 근접한 느낌을 줍니다).

이것은 저에게 실제로 효과가 있었던 정확한 단계별 가이드입니다.

왜 이 환경이 필요한가

리셋을 기다릴 필요가 없습니다

  • 크레딧 풀이나 사용량 기반의 과금 함정이 없습니다
  • 다운로드 후에는 완전히 오프라인으로 작동합니다
  • 프라이빗합니다 (여러분의 코드는 절대 기기를 떠나지 않습니다)
  • 여러 무료 모델 간의 전환이 쉽습니다

단계별 설정 (MacBook Air M1 모델에서 테스트 완료)

1단계: Ollama 설치

ollama.com에 접속하여 다운로드 및 설치를 진행하세요.

다운로드를 클릭하기 전에 운영 체제를 올바르게 선택했는지 확인하십시오. 설치 후 ollama를 실행하면 백그라운드 활동으로 실행됩니다.

Install Ollama

터미널을 열고 다음을 실행하세요:

ollama list

ollama list를 실행하면 처음에는 아무것도 표시되지 않아야 합니다.

모든 작업을 VS Code에서 수행할 것이므로 VS Code의 터미널을 사용해도 됩니다.

2단계: 성능 좋은 무료 모델 다운로드

저는 다음 두 가지로 시작했습니다:

터미널에서 다음 명령어를 실행하고 다운로드가 완료될 때까지 기다리세요.

ollama pull qwen2.5-coder:7b

ollama pull deepseek-coder-v2:16b

두 모델의 다운로드가 완료될 때까지 기다리십시오. qwen2.5-coder의 다운로드 크기는 약 4.7GB이며, deepseek-coder-v2의 다운로드 크기는 약 8.9GB입니다.

Download Good Free Models

3단계: VS Code에 Continue.dev 설치하기

  • VS Code가 열려 있지 않다면 VS Code를 엽니다.
  • VS Code의 왼쪽 또는 오른쪽에 있는 사이드바(sidebar)에서 확장(extensions) 탭을 클릭합니다.
  • 확장 탭 아래에서 Continue가 제작한 "Continue"를 검색하세요. 가장 먼저 나타나는 결과일 것입니다.

그다음 Continue를 설치하면 됩니다. 설치가 완료되면 즉시 사이드바에서 사용할 수 있습니다.

Install Continue.dev in VS Code

4단계: Continue.dev 설정하기

이제 약간 까다로운 부분입니다.

Continue 상단 바에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 설정을 엽니다.

Continue topbar

왼쪽 탭에서 configs를 클릭하여 설정 패널(config panel)을 엽니다.

Continue config panel

config.yaml 파일의 모든 내용을 다음 구성으로 교체하세요:

name: Local Config
version: 1.0.0
schema: v1
...

파일을 저장하고 VS Code를 닫았다가 다시 여세요. 사이드바의 Continue 탭을 다시 클릭하여 열면, 이제 Continue에 Chat 패널이 나타날 것입니다.

Chat panel on Continue

모델 드롭다운(models dropdown)을 클릭하여 실행 중인 모델이 있는지 확인하세요. 실행 중인 모델이 없다면 설정을 다시 불러와야(reload) 하며, 채팅 인터페이스 바로 위에 있는 local config 드롭다운을 클릭하여 수행할 수 있습니다. 드롭다운이 열리면 Reload를 클릭하세요.

5단계: 테스트하기

  • Continue 사이드바에서 Qwen2.5 Coder 7B를 선택합니다.
  • Agent 모드를 OFF로 설정합니다 (안정성을 위해 매우 중요합니다).
  • “Hello”라고 입력하고 전송합니다.

일반적인 문제 및 해결 방법 (직접 겪은 시행착오)

  • “No models configured” → yaml 파일을 저장한 후 설정을 다시 불러오거나(reload), VS Code를 재시작하세요.
  • DeepSeek가 “does not support tools”라고 표시됨 → Qwen2.5 7B로 전환하고 Agent 모드를 OFF로 설정하세요.
  • MacBook Air에서 너무 느림 → 일상적인 작업에는 1.5B 모델을 사용하고, 중요한 작업에는 7B 모델을 유지하세요.
  • 첫 응답이 매우 느림 → CPU 환경에서는 정상입니다. 첫 메시지가 올 때까지 인내심을 갖고 기다려 주세요.

모델 추천

  • 데일리 드라이버 (Daily driver): Qwen2.5 Coder 7B (최적의 균형)
  • 빠른 자동 완성 (Fast autocomplete): Qwen 1.5B
  • 강력한 추론 (Strong reasoning): DeepSeek Coder V2 16B (속도가 중요하지 않을 때)

저는 더 이상 Claude 사용량 제한(resets)이나 Cursor의 제한 트랩(limit traps)을 걱정하지 않습니다. 이제 VS Code에서 로컬로 실행되는 신뢰할 수 있고, 무료이며, 프라이빗한 AI 코딩 어시스턴트를 갖게 되었습니다.

이 설정이 모든 작업에서 최신 Claude Opus를 항상 능가하지는 않겠지만, 제 업무의 60-70%를 처리하기에는 충분하고도 남습니다. 제한 초기화를 기다리거나 추가 비용을 지불해야 하는 상황은 매우 짜증스러운 일이니까요.

리소스 직접 링크

Ollama 다운로드
https://ollama.com/download

VS Code IDE 다운로드
https://ollama.com/download

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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